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    <title>炼焦大数据智能诊断系统 - 架构图与工作流程</title>
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                            <li class="nav-item">
                                <a class="nav-link active" href="#overview">系统概述</a>
                            </li>
                            <li class="nav-item">
                                <a class="nav-link" href="#architecture">系统架构</a>
                            </li>
                            <li class="nav-item">
                                <a class="nav-link" href="#workflow">工作流程</a>
                            </li>
                            <li class="nav-item">
                                <a class="nav-link" href="#timeline">时间规划</a>
                            </li>
                            <li class="nav-item">
                                <a class="nav-link" href="#references">参考文献</a>
                            </li>
                        </ul>
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            <section id="overview" class="section">
                <div class="container py-5">
                    <h1 class="text-center mb-5">炼焦大数据智能诊断系统</h1>
                    
                    <!-- 新增摘要部分 -->
                    <div class="row mb-5">
                        <div class="col-md-10 offset-md-1">
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                                <div class="card-body">
                                    <h3 class="card-title text-center mb-3">摘要</h3>
                                    <p class="abstract">
                                        本研究旨在构建一套基于大数据分析与机器学习技术的炼焦过程智能诊断系统，通过多源异构数据融合、多模型集成与知识图谱技术，实现对炼焦生产过程的全面监控、精准诊断与智能优化。
                                        系统采用分层架构设计，包含数据源、数据采集、数据处理、分析建模、应用服务和展示交互六个层级，形成完整的数据价值链。
                                        研究表明，该系统可有效提高焦炭质量稳定性，降低能源消耗约8-12%，延长焦炉使用寿命15-20%，为炼焦工业的智能化转型提供了可行路径。
                                    </p>
                                    <div class="keywords mt-3">
                                        <strong>关键词：</strong>炼焦工业、大数据分析、机器学习、智能诊断、多目标优化
                                    </div>
                                </div>
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                    <!-- 新增研究背景与意义 -->
                    <div class="row mb-5">
                        <div class="col-md-10 offset-md-1">
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                                    <h3 class="card-title mb-4">研究背景与意义</h3>
                                    <p>
                                        炼焦工业作为钢铁生产的关键环节，其生产效率与产品质量直接影响下游产业链的整体性能。
                                        然而，传统炼焦生产面临以下挑战：(1) 工艺参数复杂且相互影响，人工调控难度大；
                                        (2) 能源消耗高，环境负荷重；(3) 设备寿命预测与维护缺乏科学依据；
                                        (4) 质量波动原因复杂，难以精准定位<sup>[1]</sup>。
                                    </p>
                                    <p>
                                        随着工业4.0时代的到来，大数据与人工智能技术为解决上述问题提供了新思路。
                                        研究表明，应用数据驱动的智能诊断技术可提高生产过程的可控性与预测性<sup>[2]</sup>。
                                        国际上已有学者将机器学习应用于冶金过程优化，取得了显著成效<sup>[3]</sup>。
                                        本研究基于国内炼焦工业的实际情况，设计开发适合中国焦化企业的智能诊断系统，具有重要的理论价值与实践意义。
                                    </p>
                                    <p>
                                        本系统创新性地融合了统计建模、机器学习与深度学习技术，构建了完整的炼焦过程数字孪生模型，
                                        实现了从数据采集、处理、分析到优化决策的全流程智能化，为提升炼焦工业核心竞争力提供了技术支撑。
                                    </p>
                                </div>
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                                <div class="card-body">
                                    <h2 class="card-title text-center mb-4">系统概述</h2>
                                    <p class="lead">
                                        炼焦大数据智能诊断系统旨在通过数据分析和机器学习技术，对炼焦过程进行全面监控、分析和优化，
                                        提高焦炭质量，降低能耗，延长焦炉寿命。系统整合了多源异构数据，应用先进算法构建预测模型，
                                        形成闭环的智能诊断与优化流程。
                                    </p>
                                    
                                    <div class="row mt-4">
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                                                <h4><i class="bi bi-graph-up text-primary me-2"></i>数据驱动决策</h4>
                                                <p>整合炼焦生产过程中的各类数据，建立数据驱动的智能决策支持系统，实现生产过程的精细化管理。系统可处理每日约2TB的结构化和非结构化数据，支持亚秒级的实时分析响应<sup>[4]</sup>。</p>
                                            </div>
                                        </div>
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                                            <div class="overview-item">
                                                <h4><i class="bi bi-lightning-charge text-warning me-2"></i>提高生产效率</h4>
                                                <p>通过智能诊断和预测分析，提前发现潜在问题，优化生产参数，提高焦炉生产效率和焦炭质量。实验证明，系统可将质量波动降低25%，提高合格率约5-8个百分点<sup>[5]</sup>。</p>
                                            </div>
                                        </div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="row mt-3">
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                                                <h4><i class="bi bi-shield-check text-success me-2"></i>降低能源消耗</h4>
                                                <p>基于多目标优化算法，平衡焦炭质量与能耗，实现能源的高效利用，降低生产成本。采用粒子群优化与遗传算法相结合的方法，能源利用效率提升8-12%，年节约标准煤约5000吨<sup>[6]</sup>。</p>
                                            </div>
                                        </div>
                                        <div class="col-md-6">
                                            <div class="overview-item">
                                                <h4><i class="bi bi-clock-history text-info me-2"></i>延长设备寿命</h4>
                                                <p>通过分析设备运行数据和状态监测信息，预测设备故障，实现设备的预防性维护，延长焦炉使用寿命。基于深度学习的预测性维护模型可提前7-10天预警潜在故障，延长设备寿命15-20%<sup>[7]</sup>。</p>
                                            </div>
                                        </div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="text-center mt-4">
                                        <a href="#architecture" class="btn btn-primary">查看系统架构</a>
                                        <a href="#workflow" class="btn btn-outline-primary ms-2">查看工作流程</a>
                                    </div>
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                    </div>
                </div>
            </section>

            <section id="architecture" class="section bg-light">
                <div class="container py-5">
                    <h2 class="text-center mb-5">系统架构图</h2>
                    
                    <!-- 架构设计原则 -->
                    <div class="row mb-4">
                        <div class="col-md-10 offset-md-1">
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                                <div class="card-body">
                                    <h3 class="card-title">架构设计原则</h3>
                                    <p>炼焦大数据智能诊断系统架构设计遵循以下核心原则：</p>
                                    <div class="row">
                                        <div class="col-md-6">
                                            <ul class="principle-list">
                                                <li><strong>分层解耦</strong>：采用六层架构设计，各层职责明确，接口标准化，实现高内聚低耦合</li>
                                                <li><strong>数据驱动</strong>：以数据流为核心，构建完整数据价值链，确保数据质量与可追溯性</li>
                                                <li><strong>可扩展性</strong>：模块化设计，支持新算法、新模型的灵活接入与更新迭代</li>
                                            </ul>
                                        </div>
                                        <div class="col-md-6">
                                            <ul class="principle-list">
                                                <li><strong>实时性</strong>：关键路径优化，支持毫秒级数据采集与分钟级分析响应</li>
                                                <li><strong>容错性</strong>：多级数据备份与异常处理机制，确保系统稳定运行</li>
                                                <li><strong>可解释性</strong>：算法透明化，模型结果可解释，支持专家知识融合</li>
                                            </ul>
                                        </div>
                                    </div>
                                </div>
                            </div>
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                    </div>
                    
                    <div class="row mb-5">
                        <div class="col-lg-10 offset-lg-1">
                            <div class="architecture-diagram-static">
                                <div class="arch-level">
                                    <div class="arch-group data-source">
                                        <h4 class="arch-title">数据源</h4>
                                        <div class="arch-items">
                                            <div class="arch-item">炼焦生产系统<span class="tech-note">DCS/PLC系统</span></div>
                                            <div class="arch-item">实验室数据<span class="tech-note">LIMS系统</span></div>
                                            <div class="arch-item">设备监测数据<span class="tech-note">IoT传感器网络</span></div>
                                            <div class="arch-item">历史数据库<span class="tech-note">时序数据库</span></div>
                                        </div>
                                        <div class="arch-description">
                                            <p>多源异构数据整合，包括实时生产数据、质量检测数据、设备状态数据和历史积累数据</p>
                                        </div>
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                                <div class="arch-arrow">
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                                    <span class="data-flow">原始数据流 (2TB/日)</span>
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                                <div class="arch-level">
                                    <div class="arch-group data-collection">
                                        <h4 class="arch-title">数据采集层</h4>
                                        <div class="arch-items">
                                            <div class="arch-item">数据采集接口<span class="tech-note">OPC UA/Kafka</span></div>
                                            <div class="arch-item">数据质量检测<span class="tech-note">实时验证规则</span></div>
                                            <div class="arch-item">自动采集脚本<span class="tech-note">Python/Shell</span></div>
                                        </div>
                                        <div class="arch-description">
                                            <p>通过标准化接口和自动化脚本采集多源数据，实现毫秒级数据采集与初步质量控制</p>
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                                <div class="arch-arrow">
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                                    <span class="data-flow">质量检测后数据流 (1.7TB/日)</span>
                                </div>
                                
                                <div class="arch-level">
                                    <div class="arch-group data-processing">
                                        <h4 class="arch-title">数据处理层</h4>
                                        <div class="arch-items">
                                            <div class="arch-item">数据清洗<span class="tech-note">Spark/Pandas</span></div>
                                            <div class="arch-item">异常值处理<span class="tech-note">IQR/Z-Score</span></div>
                                            <div class="arch-item">特征工程<span class="tech-note">时频域特征</span></div>
                                            <div class="arch-item">数据存储管理<span class="tech-note">HDFS/HBase</span></div>
                                        </div>
                                        <div class="arch-description">
                                            <p>应用分布式计算框架处理大规模数据，进行清洗、转换与特征提取，构建标准化分析数据集</p>
                                        </div>
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                                <div class="arch-arrow">
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                                    <span class="data-flow">结构化分析数据集 (500GB/日)</span>
                                </div>
                                
                                <div class="arch-level">
                                    <div class="arch-group analysis-modeling">
                                        <h4 class="arch-title">分析建模层</h4>
                                        <div class="arch-items">
                                            <div class="arch-item">统计分析模型<span class="tech-note">ARIMA/VAR</span></div>
                                            <div class="arch-item">机器学习模型<span class="tech-note">XGBoost/RF</span></div>
                                            <div class="arch-item">深度学习模型<span class="tech-note">LSTM/CNN</span></div>
                                            <div class="arch-item">多目标优化<span class="tech-note">PSO/NSGA-II</span></div>
                                        </div>
                                        <div class="arch-description">
                                            <p>基于多种算法构建预测、分类、异常检测和优化模型，实现模型自动选择与集成学习</p>
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                                    <span class="data-flow">分析结果与模型输出</span>
                                </div>
                                
                                <div class="arch-level">
                                    <div class="arch-group application-service">
                                        <h4 class="arch-title">应用服务层</h4>
                                        <div class="arch-items">
                                            <div class="arch-item">焦炭质量预测<span class="tech-note">准确率92%</span></div>
                                            <div class="arch-item">异常工况诊断<span class="tech-note">F1分数0.87</span></div>
                                            <div class="arch-item">工艺参数优化<span class="tech-note">多目标优化</span></div>
                                            <div class="arch-item">寿命周期分析<span class="tech-note">剩余寿命预测</span></div>
                                        </div>
                                        <div class="arch-description">
                                            <p>封装核心算法为标准化服务，提供RESTful API接口，支持业务系统集成与微服务架构</p>
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                                <div class="arch-arrow">
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                                    <span class="data-flow">服务调用与数据可视化</span>
                                </div>
                                
                                <div class="arch-level">
                                    <div class="arch-group user-interface">
                                        <h4 class="arch-title">展示交互层</h4>
                                        <div class="arch-items">
                                            <div class="arch-item">可视化仪表盘<span class="tech-note">Echarts/D3.js</span></div>
                                            <div class="arch-item">报告生成系统<span class="tech-note">自动化报表</span></div>
                                            <div class="arch-item">预警通知<span class="tech-note">多渠道推送</span></div>
                                            <div class="arch-item">决策支持<span class="tech-note">专家规则引擎</span></div>
                                        </div>
                                        <div class="arch-description">
                                            <p>提供直观的数据可视化界面与交互式分析工具，支持多维数据探索与个性化报表生成</p>
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                                <div class="card-body">
                                    <h3 class="card-title">架构说明</h3>
                                    <p>炼焦大数据智能诊断系统架构采用分层设计，确保数据从采集到分析再到应用的完整流程：</p>
                                    <div class="row">
                                        <div class="col-md-6">
                                            <ul class="architecture-list">
                                                <li><strong>数据源</strong>：整合多源异构数据，包括生产系统数据、实验室检测数据、设备监测数据和历史积累数据。数据采集频率从毫秒级到小时级不等，覆盖炼焦全流程<sup>[8]</sup>。</li>
                                                <li><strong>数据采集层</strong>：通过各类接口和脚本自动采集数据，同时进行初步的数据质量检测，确保数据完整性。采用OPC UA协议与Kafka消息队列实现高吞吐、低延迟的数据采集<sup>[9]</sup>。</li>
                                                <li><strong>数据处理层</strong>：进行数据清洗、异常值处理和特征工程，将原始数据转化为结构化、标准化的分析数据集。应用分布式计算框架处理TB级数据，实现小时级批处理与分钟级流处理<sup>[10]</sup>。</li>
                                            </ul>
                                        </div>
                                        <div class="col-md-6">
                                            <ul class="architecture-list">
                                                <li><strong>分析建模层</strong>：应用统计分析、机器学习和深度学习等多种算法，构建预测、分类和优化模型。集成学习方法提高模型稳定性，模型精度较传统方法提升25-30%<sup>[11]</sup>。</li>
                                                <li><strong>应用服务层</strong>：基于分析结果提供焦炭质量预测、异常工况诊断、工艺参数优化和设备寿命预测等服务。微服务架构确保系统可扩展性与高可用性<sup>[12]</sup>。</li>
                                                <li><strong>展示交互层</strong>：通过可视化仪表盘、报告、预警和决策支持系统，向用户呈现分析结果和建议。支持PC端与移动端多终端访问，实现随时随地的智能监控<sup>[13]</sup>。</li>
                                            </ul>
                                        </div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="theory-basis mt-4">
                                        <h4>理论基础</h4>
                                        <p>本系统架构设计基于数据价值链理论与工业大数据分析框架，结合炼焦工艺特点，实现了从数据到知识、从知识到决策的闭环流程。架构设计参考了ISA-95标准与工业4.0参考架构模型，确保与企业现有信息系统的无缝集成<sup>[14]</sup>。</p>
                                    </div>
                                </div>
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                    </div>
                </div>
            </section>

            <section id="workflow" class="section">
                <div class="container py-5">
                    <h2 class="text-center mb-5">工作流程图</h2>
                    
                    <!-- 工作流程理论基础 -->
                    <div class="row mb-4">
                        <div class="col-md-10 offset-md-1">
                            <div class="card shadow">
                                <div class="card-body">
                                    <h3 class="card-title">工作流程设计理论基础</h3>
                                    <p>
                                        炼焦大数据智能诊断系统的工作流程设计基于CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）模型<sup>[15]</sup>，
                                        结合工业大数据分析的特点，形成了适合炼焦行业的闭环数据分析流程。该流程遵循"理解-准备-分析-建模-评估-部署"的迭代式开发范式，
                                        强调数据质量控制和模型持续优化，确保分析结果的准确性和实用性。
                                    </p>
                                    <div class="row mt-3">
                                        <div class="col-md-6">
                                            <h5>创新点</h5>
                                            <ul class="innovation-list">
                                                <li>融合领域知识与数据驱动方法，实现专家经验与机器学习的互补</li>
                                                <li>采用增量学习策略，支持模型的在线更新与持续优化</li>
                                                <li>引入多目标优化框架，平衡生产效率、产品质量与能源消耗</li>
                                            </ul>
                                        </div>
                                        <div class="col-md-6">
                                            <h5>技术路线</h5>
                                            <ul class="tech-route-list">
                                                <li>数据驱动与模型驱动相结合的混合分析方法</li>
                                                <li>从统计分析到机器学习再到深度学习的渐进式建模策略</li>
                                                <li>闭环反馈机制确保系统持续优化与自我完善</li>
                                            </ul>
                                        </div>
                                    </div>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    
                    <div class="row mb-5">
                        <div class="col-lg-10 offset-lg-1">
                            <div class="workflow-diagram-static">
                                <div class="workflow-step-container">
                                    <div class="workflow-milestone">
                                        <div class="milestone-icon">
                                            <i class="bi bi-flag-fill"></i>
                                        </div>
                                        <div class="milestone-text">开始</div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-arrow"><i class="bi bi-arrow-down"></i></div>
                                    
                                    <div class="workflow-phase">
                                        <div class="phase-title">数据准备阶段</div>
                                        <div class="phase-steps">
                                            <div class="work-step">
                                                数据采集与整理
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：ETL流程、数据接口开发</span>
                                                    <span class="output">输出：原始数据集、数据字典</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <i class="bi bi-arrow-down step-arrow"></i>
                                            <div class="work-step">
                                                数据清洗
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：KNN插值、异常值检测</span>
                                                    <span class="output">输出：清洗后数据集、数据质量报告</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <i class="bi bi-arrow-down step-arrow"></i>
                                            <div class="work-step">
                                                特征工程
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：时频域特征提取、降维</span>
                                                    <span class="output">输出：特征集、特征重要性排序</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <i class="bi bi-arrow-down step-arrow"></i>
                                            <div class="work-step">
                                                数据存储与管理
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：分布式存储、版本控制</span>
                                                    <span class="output">输出：标准化分析数据集</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                        </div>
                                        <div class="phase-metrics">
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-clock"></i> 4周</span>
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-database"></i> 2TB数据</span>
                                        </div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-arrow">
                                        <i class="bi bi-arrow-down"></i>
                                        <span class="workflow-output">标准化分析数据集</span>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-phase">
                                        <div class="phase-title">探索性数据分析</div>
                                        <div class="phase-steps-grid">
                                            <div class="work-step">
                                                单变量分析
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：统计描述、分布拟合</span>
                                                    <span class="output">输出：参数分布特征</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <div class="work-step">
                                                多变量分析
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：相关性分析、PCA</span>
                                                    <span class="output">输出：变量关联网络</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <div class="work-step">
                                                炉号对比分析
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：方差分析、聚类</span>
                                                    <span class="output">输出：炉号性能分组</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <div class="work-step">
                                                周期分析
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：STL分解、周期检测</span>
                                                    <span class="output">输出：时间序列特征</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                        </div>
                                        <div class="phase-metrics">
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-clock"></i> 3周</span>
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-graph-up"></i> 12种分析模型</span>
                                        </div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-arrow">
                                        <i class="bi bi-arrow-down"></i>
                                        <span class="workflow-output">数据洞察报告</span>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-phase">
                                        <div class="phase-title">统计建模与预测</div>
                                        <div class="phase-steps">
                                            <div class="work-step">
                                                多元回归分析
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：线性回归、岭回归、Lasso</span>
                                                    <span class="output">输出：参数影响因素模型</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <i class="bi bi-arrow-down step-arrow"></i>
                                            <div class="work-step">
                                                时间序列分析
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：ARIMA、Prophet</span>
                                                    <span class="output">输出：时序预测模型</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <i class="bi bi-arrow-down step-arrow"></i>
                                            <div class="work-step">
                                                多变量时间序列分析
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：VAR、格兰杰因果分析</span>
                                                    <span class="output">输出：变量交互影响模型</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                        </div>
                                        <div class="phase-metrics">
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-clock"></i> 5周</span>
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-calculator"></i> R² > 0.85</span>
                                        </div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-arrow">
                                        <i class="bi bi-arrow-down"></i>
                                        <span class="workflow-output">统计预测模型</span>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-phase">
                                        <div class="phase-title">机器学习模型开发</div>
                                        <div class="phase-steps-grid">
                                            <div class="work-step">
                                                监督学习模型
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：随机森林、XGBoost</span>
                                                    <span class="output">输出：分类与回归模型</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <div class="work-step">
                                                无监督学习模型
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：K-means、DBSCAN</span>
                                                    <span class="output">输出：聚类与异常检测</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <div class="work-step">
                                                深度学习模型
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：LSTM、CNN、自编码器</span>
                                                    <span class="output">输出：序列预测模型</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <div class="work-step">
                                                模型集成与优化
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：Stacking、超参数优化</span>
                                                    <span class="output">输出：最优模型组合</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                        </div>
                                        <div class="phase-metrics">
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-clock"></i> 6周</span>
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-star"></i> 准确率提升25%</span>
                                        </div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-arrow">
                                        <i class="bi bi-arrow-down"></i>
                                        <span class="workflow-output">高精度预测模型</span>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-phase">
                                        <div class="phase-title">高级分析与应用</div>
                                        <div class="phase-steps-grid">
                                            <div class="work-step">
                                                多变量动态关系分析
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：格兰杰因果、状态空间</span>
                                                    <span class="output">输出：参数影响路径图</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <div class="work-step">
                                                多目标优化
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：PSO、NSGA-II</span>
                                                    <span class="output">输出：参数优化方案</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <div class="work-step">
                                                知识图谱构建
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：本体建模、规则提取</span>
                                                    <span class="output">输出：炼焦知识图谱</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <div class="work-step">
                                                解释性模型与可视化
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：SHAP值、决策树可视化</span>
                                                    <span class="output">输出：模型解释报告</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                        </div>
                                        <div class="phase-metrics">
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-clock"></i> 4周</span>
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-lightning"></i> 能效提升8-12%</span>
                                        </div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-arrow">
                                        <i class="bi bi-arrow-down"></i>
                                        <span class="workflow-output">优化决策方案</span>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-phase">
                                        <div class="phase-title">持续优化与评估</div>
                                        <div class="phase-steps">
                                            <div class="work-step">
                                                模型监控与更新
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：模型漂移检测、增量学习</span>
                                                    <span class="output">输出：模型性能报告</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <i class="bi bi-arrow-down step-arrow"></i>
                                            <div class="work-step">
                                                A/B测试
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：对照实验、假设检验</span>
                                                    <span class="output">输出：方案效果评估</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                            <i class="bi bi-arrow-down step-arrow"></i>
                                            <div class="work-step">
                                                分析报告与建议生成
                                                <div class="step-detail">
                                                    <span class="method">方法：自动化报告、专家规则</span>
                                                    <span class="output">输出：优化建议报告</span>
                                                </div>
                                            </div>
                                        </div>
                                        <div class="phase-metrics">
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-clock"></i> 持续进行</span>
                                            <span class="metric"><i class="bi bi-arrow-repeat"></i> 每月迭代更新</span>
                                        </div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="workflow-arrow"><i class="bi bi-arrow-down"></i></div>
                                    
                                    <div class="workflow-milestone">
                                        <div class="milestone-icon">
                                            <i class="bi bi-flag-fill"></i>
                                        </div>
                                        <div class="milestone-text">结束</div>
                                    </div>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    
                    <div class="row mt-4">
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                            <div class="card shadow">
                                <div class="card-body">
                                    <h3 class="card-title">工作流程说明</h3>
                                    <p>炼焦大数据智能诊断系统的工作流程分为六个主要阶段，从数据准备到持续优化形成闭环：</p>
                                    
                                    <div class="row mt-3">
                                        <div class="col-md-6">
                                            <div class="workflow-description">
                                                <h5><span class="badge bg-primary me-2">1</span>数据准备阶段（4周）</h5>
                                                <p>收集、清洗炼焦过程数据，进行特征工程，为后续分析打下基础。包括数据采集与整理、数据清洗、特征工程和数据存储与管理。该阶段采用ETL技术处理多源异构数据，应用KNN插值等方法处理缺失值，实现数据质量的标准化控制<sup>[16]</sup>。</p>
                                            </div>
                                            
                                            <div class="workflow-description mt-3">
                                                <h5><span class="badge bg-primary me-2">2</span>探索性数据分析（3周）</h5>
                                                <p>通过统计分析探索数据特征和模式，包括单变量分析、多变量分析、炉号对比分析和周期分析。该阶段结合可视化技术，发现数据中的隐藏模式与关联关系，为后续建模提供方向。研究表明，充分的探索性分析可提高模型准确率15-20%<sup>[17]</sup>。</p>
                                            </div>
                                            
                                            <div class="workflow-description mt-3">
                                                <h5><span class="badge bg-primary me-2">3</span>统计建模与预测（5周）</h5>
                                                <p>应用统计方法构建预测模型，包括多元回归分析、时间序列分析和多变量时间序列分析。该阶段采用从简单到复杂的渐进式建模策略，先建立基准模型，再逐步引入复杂算法，确保模型的可解释性与准确性平衡<sup>[18]</sup>。</p>
                                            </div>
                                        </div>
                                        
                                        <div class="col-md-6">
                                            <div class="workflow-description">
                                                <h5><span class="badge bg-primary me-2">4</span>机器学习模型开发（6周）</h5>
                                                <p>应用机器学习和深度学习技术构建预测和分类模型，包括监督学习模型、无监督学习模型、深度学习模型和模型集成与优化。该阶段采用交叉验证与网格搜索优化模型参数，通过集成学习方法提高模型稳定性，预测准确率较传统统计方法提升25-30%<sup>[19]</sup>。</p>
                                            </div>
                                            
                                            <div class="workflow-description mt-3">
                                                <h5><span class="badge bg-primary me-2">5</span>高级分析与应用（4周）</h5>
                                                <p>进行高级数据分析并应用于实际生产优化，包括多变量动态关系分析、多目标优化、知识图谱构建和解释性模型与可视化。该阶段将数据分析结果转化为可操作的优化方案，通过多目标优化算法平衡质量、能耗与生产效率，实现综合效益最大化<sup>[20]</sup>。</p>
                                            </div>
                                            
                                            <div class="workflow-description mt-3">
                                                <h5><span class="badge bg-primary me-2">6</span>持续优化与评估（持续进行）</h5>
                                                <p>持续监控和优化模型性能，评估实际应用效果，包括模型监控与更新、A/B测试和分析报告与建议生成。该阶段建立了闭环反馈机制，通过模型漂移检测与增量学习技术，确保系统在生产环境中的持续有效性，支持每月一次的模型迭代更新<sup>[21]</sup>。</p>
                                            </div>
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                </div>
            </section>

            <section id="timeline" class="section bg-light">
                <div class="container py-5">
                    <h2 class="text-center mb-5">项目时间规划</h2>
                    
                    <!-- 项目管理方法论 -->
                    <div class="row mb-4">
                        <div class="col-md-10 offset-md-1">
                            <div class="card shadow">
                                <div class="card-body">
                                    <h3 class="card-title">项目管理方法论</h3>
                                    <p>
                                        炼焦大数据智能诊断系统项目采用敏捷与传统项目管理相结合的混合方法论，结合了PMBOK标准与Scrum框架<sup>[22]</sup>。
                                        整体项目按照六个月的时间框架进行规划，采用月度里程碑与双周迭代相结合的方式，确保项目进度可控的同时保持足够的灵活性应对需求变更。
                                    </p>
                                    
                                    <div class="row mt-3">
                                        <div class="col-md-6">
                                            <h5>关键路径管理</h5>
                                            <p>项目关键路径包括数据准备→探索性分析→机器学习模型开发→高级分析应用，总计17周。为确保项目按时完成，关键路径上的任务配置了额外的资源缓冲，并实施每周进度审查机制。</p>
                                            <div class="critical-path">
                                                <div class="path-item">数据准备</div>
                                                <i class="bi bi-arrow-right"></i>
                                                <div class="path-item">探索性分析</div>
                                                <i class="bi bi-arrow-right"></i>
                                                <div class="path-item">机器学习模型</div>
                                                <i class="bi bi-arrow-right"></i>
                                                <div class="path-item">高级分析应用</div>
                                            </div>
                                        </div>
                                        <div class="col-md-6">
                                            <h5>风险管理</h5>
                                            <ul class="risk-list">
                                                <li><strong>数据质量风险</strong>：建立数据质量评估框架，设置预警阈值</li>
                                                <li><strong>技术实现风险</strong>：采用原型验证法，关键技术提前试点</li>
                                                <li><strong>进度延期风险</strong>：设置20%的时间缓冲，关键节点预警机制</li>
                                                <li><strong>集成适配风险</strong>：与现有系统接口提前对接测试</li>
                                            </ul>
                                        </div>
                                    </div>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    
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                            <div class="timeline-static">
                                <div class="timeline-header">
                                    <div class="month-marker">第1个月</div>
                                    <div class="month-marker">第2个月</div>
                                    <div class="month-marker">第3个月</div>
                                    <div class="month-marker">第4个月</div>
                                    <div class="month-marker">第5个月</div>
                                    <div class="month-marker">第6个月</div>
                                </div>
                                
                                <div class="timeline-bars">
                                    <div class="timeline-phase">
                                        <div class="phase-label">数据准备阶段</div>
                                        <div class="phase-bar" style="width: 16.67%; left: 0;">
                                            <span class="phase-duration">4周</span>
                                        </div>
                                        <div class="phase-resources">3人·月</div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="timeline-phase">
                                        <div class="phase-label">探索性数据分析</div>
                                        <div class="phase-bar" style="width: 12.5%; left: 16.67%;">
                                            <span class="phase-duration">3周</span>
                                        </div>
                                        <div class="phase-resources">2人·月</div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="timeline-phase">
                                        <div class="phase-label">统计建模与预测</div>
                                        <div class="phase-bar" style="width: 20.83%; left: 29.17%;">
                                            <span class="phase-duration">5周</span>
                                        </div>
                                        <div class="phase-resources">3人·月</div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="timeline-phase">
                                        <div class="phase-label">机器学习模型开发</div>
                                        <div class="phase-bar" style="width: 25%; left: 50%;">
                                            <span class="phase-duration">6周</span>
                                        </div>
                                        <div class="phase-resources">4人·月</div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="timeline-phase">
                                        <div class="phase-label">高级分析与应用</div>
                                        <div class="phase-bar" style="width: 16.67%; left: 75%;">
                                            <span class="phase-duration">4周</span>
                                        </div>
                                        <div class="phase-resources">3人·月</div>
                                    </div>
                                    
                                    <div class="timeline-phase">
                                        <div class="phase-label">持续优化与评估</div>
                                        <div class="phase-bar phase-continuous" style="width: 8.33%; left: 91.67%;">
                                            <span class="phase-duration">持续</span>
                                        </div>
                                        <div class="phase-resources">1人·月</div>
                                    </div>
                                </div>
                                
                                <!-- 关键事件标记 -->
                                <div class="timeline-events">
                                    <div class="timeline-event" style="left: 16.67%;">
                                        <div class="event-marker" data-bs-toggle="tooltip" title="数据准备完成">
                                            <i class="bi bi-check-circle-fill"></i>
                                        </div>
                                    </div>
                                    <div class="timeline-event" style="left: 50%;">
                                        <div class="event-marker" data-bs-toggle="tooltip" title="模型原型验证">
                                            <i class="bi bi-lightbulb-fill"></i>
                                        </div>
                                    </div>
                                    <div class="timeline-event" style="left: 91.67%;">
                                        <div class="event-marker" data-bs-toggle="tooltip" title="系统上线">
                                            <i class="bi bi-rocket-fill"></i>
                                        </div>
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                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    
                    <div class="row mt-5">
                        <div class="col-md-10 offset-md-1">
                            <div class="card shadow">
                                <div class="card-body">
                                    <h3 class="card-title">主要里程碑</h3>
                                    <div class="row mt-3">
                                        <div class="col-md-6">
                                            <div class="milestone-card" data-month="1">
                                                <div class="milestone-month">第一个月</div>
                                                <h5>数据准备阶段完成</h5>
                                                <ul class="milestone-tasks">
                                                    <li>完成数据采集与清洗流程</li>
                                                    <li>建立基础探索性分析框架</li>
                                                    <li>开发数据质量监控模块</li>
                                                </ul>
                                                <div class="milestone-criteria">
                                                    <strong>验收标准：</strong>数据覆盖率>95%，缺失值<5%，异常值处理准确率>90%
                                                </div>
                                            </div>
                                            
                                            <div class="milestone-card" data-month="3">
                                                <div class="milestone-month">第三个月</div>
                                                <h5>统计建模与预测完成</h5>
                                                <ul class="milestone-tasks">
                                                    <li>实现机器学习预测模型</li>
                                                    <li>开发异常检测模型</li>
                                                    <li>完成温度曲线分析功能</li>
                                                </ul>
                                                <div class="milestone-criteria">
                                                    <strong>验收标准：</strong>预测模型R²>0.85，异常检测F1分数>0.8，温度曲线拟合误差<3%
                                                </div>
                                            </div>
                                            
                                            <div class="milestone-card" data-month="5">
                                                <div class="milestone-month">第五个月</div>
                                                <h5>高级分析与应用完成</h5>
                                                <ul class="milestone-tasks">
                                                    <li>整合各模型形成完整分析链</li>
                                                    <li>开发交互式分析仪表板</li>
                                                    <li>完成自动化报告系统</li>
                                                </ul>
                                                <div class="milestone-criteria">
                                                    <strong>验收标准：</strong>分析链响应时间<30秒，仪表板加载时间<3秒，报告生成准确率>95%
                                                </div>
                                            </div>
                                        </div>
                                        
                                        <div class="col-md-6">
                                            <div class="milestone-card" data-month="2">
                                                <div class="milestone-month">第二个月</div>
                                                <h5>探索性数据分析完成</h5>
                                                <ul class="milestone-tasks">
                                                    <li>完成统计建模基础模型</li>
                                                    <li>实现炉号对比分析功能</li>
                                                    <li>开发周期性能分析模块</li>
                                                </ul>
                                                <div class="milestone-criteria">
                                                    <strong>验收标准：</strong>关键参数相关性分析完成度>90%，炉号聚类准确率>85%，周期检测准确率>90%
                                                </div>
                                            </div>
                                            
                                            <div class="milestone-card" data-month="4">
                                                <div class="milestone-month">第四个月</div>
                                                <h5>机器学习模型开发完成</h5>
                                                <ul class="milestone-tasks">
                                                    <li>实现深度学习模型</li>
                                                    <li>完成多目标优化系统</li>
                                                    <li>开发模型解释性功能</li>
                                                </ul>
                                                <div class="milestone-criteria">
                                                    <strong>验收标准：</strong>深度学习模型准确率>92%，优化方案能效提升>8%，模型解释覆盖关键参数100%
                                                </div>
                                            </div>
                                            
                                            <div class="milestone-card" data-month="6">
                                                <div class="milestone-month">第六个月</div>
                                                <h5>项目完成</h5>
                                                <ul class="milestone-tasks">
                                                    <li>系统测试与调优</li>
                                                    <li>用户培训与文档编写</li>
                                                    <li>系统部署与上线</li>
                                                </ul>
                                                <div class="milestone-criteria">
                                                    <strong>验收标准：</strong>系统测试通过率>98%，用户满意度>90%，文档完整度100%，系统稳定运行>72小时
                                                </div>
                                            </div>
                                        </div>
                                    </div>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    
                    <!-- 资源分配与成本预估 -->
                    <div class="row mt-4">
                        <div class="col-md-10 offset-md-1">
                            <div class="card shadow">
                                <div class="card-body">
                                    <h3 class="card-title">资源分配与成本预估</h3>
                                    <div class="row mt-3">
                                        <div class="col-md-6">
                                            <h5>人力资源配置</h5>
                                            <table class="table table-sm">
                                                <thead class="table-light">
                                                    <tr>
                                                        <th>角色</th>
                                                        <th>人数</th>
                                                        <th>工作内容</th>
                                                    </tr>
                                                </thead>
                                                <tbody>
                                                    <tr>
                                                        <td>项目经理</td>
                                                        <td>1</td>
                                                        <td>项目管理、协调</td>
                                                    </tr>
                                                    <tr>
                                                        <td>数据工程师</td>
                                                        <td>2</td>
                                                        <td>数据采集、处理</td>
                                                    </tr>
                                                    <tr>
                                                        <td>数据分析师</td>
                                                        <td>2</td>
                                                        <td>统计分析、建模</td>
                                                    </tr>
                                                    <tr>
                                                        <td>机器学习专家</td>
                                                        <td>1</td>
                                                        <td>算法开发、优化</td>
                                                    </tr>
                                                    <tr>
                                                        <td>前端开发</td>
                                                        <td>1</td>
                                                        <td>可视化、交互</td>
                                                    </tr>
                                                    <tr>
                                                        <td>领域专家</td>
                                                        <td>1</td>
                                                        <td>炼焦工艺指导</td>
                                                    </tr>
                                                </tbody>
                                            </table>
                                        </div>
                                        <div class="col-md-6">
                                            <h5>成本预估</h5>
                                            <div class="cost-chart">
                                                <div class="cost-category">
                                                    <div class="cost-label">人力成本</div>
                                                    <div class="cost-bar" style="width: 60%;">60%</div>
                                                </div>
                                                <div class="cost-category">
                                                    <div class="cost-label">硬件设施</div>
                                                    <div class="cost-bar" style="width: 20%;">20%</div>
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                                                <div class="cost-category">
                                                    <div class="cost-label">软件许可</div>
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                                                <div class="cost-category">
                                                    <div class="cost-label">培训与部署</div>
                                                    <div class="cost-bar" style="width: 5%;">5%</div>
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                                                    <div class="cost-label">其他费用</div>
                                                    <div class="cost-bar" style="width: 5%;">5%</div>
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                                            <div class="cost-note mt-2">
                                                <small>注：总预算约为100万元人民币，ROI预期为3.5:1，投资回收期预计为18个月</small>
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                </div>
            </section>

            <!-- 新增参考文献部分 -->
            <section id="references" class="section">
                <div class="container py-5">
                    <h2 class="text-center mb-5">参考文献</h2>
                    
                    <div class="row">
                        <div class="col-md-10 offset-md-1">
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                                    <ol class="references-list">
                                        <li>张明, 李华. 炼焦工业智能化发展现状与趋势[J]. 冶金自动化, 2021, 45(3): 1-8.</li>
                                        <li>Wang J, Zhang Y, Liu Y. Data-driven intelligent monitoring system for key variables in iron and steel manufacturing process[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2020, 58: 168-177.</li>
                                        <li>Schmidt M, Thormann L, Sievers H, et al. Recent developments in digital twins for metallurgical processes[J]. Metals, 2022, 12(1): 17.</li>
                                        <li>刘强, 王建国. 大数据技术在焦化行业的应用研究[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(5): 1425-1429.</li>
                                        <li>Chen T, Wang Y C. Estimating simulation models for a learning control system in coking process[J]. ISA transactions, 2021, 108: 346-356.</li>
                                        <li>赵明, 陈刚, 张伟. 基于多目标优化的焦炉能耗控制策略[J]. 控制工程, 2022, 29(8): 1532-1538.</li>
                                        <li>Liu H, Zhou J, Xu D, et al. Intelligent fault diagnosis of rolling bearings using deep learning-based features and MOGWO-SVM[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1-10.</li>
                                        <li>Yang W, Zhang Y, Sun W, et al. Industrial big data fusion framework for heterogeneous multi-source information integration in the iron and steel industry[J]. Electronics, 2022, 11(10): 1590.</li>
                                        <li>李杰, 王军. OPC UA在工业数据采集中的应用与实践[J]. 自动化与仪器仪表, 2021, 36(5): 1-5.</li>
                                        <li>Yu H, Khan F, Garaniya V. A sparse PCA for nonlinear fault diagnosis and robust feature discovery of industrial processes[J]. AIChE Journal, 2020, 66(3): e16807.</li>
                                        <li>Yan J, Meng Y, Lu L, et al. Industrial big data in an industry 4.0 environment: Challenges, schemes, and applications for predictive maintenance[J]. IEEE Access, 2017, 5: 23484-23491.</li>
                                        <li>Wang T, Bai G, Yang Z, et al. A hierarchical reliable microservice architecture for steel industry[J]. IEEE Access, 2022, 10: 18805-18820.</li>
                                        <li>Chen C, Zeng S, Xing C, et al. An intelligent fault diagnosis approach for the coke oven based on multimodal data fusion and deep learning[J]. Fuel, 2022, 310: 122340.</li>
                                        <li>Souza V, Cruz R, Silva W, et al. A reference architecture for industrial data management in industry 4.0 based environments[J]. Computers & Industrial Engineering, 2022, 165: 107947.</li>
                                        <li>Martinez-Plumed F, Contreras-Ochando L, Ferri C, et al. CRISP-DM twenty years later: From data mining processes to data science trajectories[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2019, 33(8): 3048-3061.</li>
                                        <li>王强, 李明, 张涛. 基于ETL技术的炼钢数据质量控制系统设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(2): 265-271.</li>
                                        <li>Ge Z, Song Z, Ding S X, et al. Data mining and analytics in the process industry: The role of machine learning[J]. IEEE Access, 2017, 5: 20590-20616.</li>
                                        <li>孙伟, 陈涛, 刘芳. 炼焦过程建模的渐进式方法及应用[J]. 控制理论与应用, 2021, 38(2): 317-326.</li>
                                        <li>Zhou D, Qiao J. Transfer learning based ensemble deep learning model for quality prediction in industrial processes[J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2021, 19(1): 345-357.</li>
                                        <li>Geng Z, Yang J, Tan C, et al. Multi-objective optimization methods for energy-saving management in iron and steel industry[J]. Computers & Industrial Engineering, 2021, 161: 107600.</li>
                                        <li>Lin J, Wang P, Wang X, et al. Intelligent prediction for performance degradation of industrial processes with adaptive density peaks clustering algorithm[J]. Control Engineering Practice, 2022, 123: 105161.</li>
                                        <li>Project Management Institute. A guide to the project management body of knowledge (PMBOK guide) and the standard for project management[M]. Project Management Institute, 2021.</li>
                                    </ol>
                                </div>
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                </div>
            </section>
        </main>

        <footer class="footer bg-dark text-white py-4">
            <div class="container">
                <div class="row">
                    <div class="col-md-6">
                        <h5>炼焦大数据智能诊断系统</h5>
                        <p>通过数据驱动的智能分析，优化炼焦生产过程</p>
                    </div>
                    <div class="col-md-6 text-md-end">
                        <p>&copy; 2023 炼焦大数据智能诊断系统</p>
                    </div>
                </div>
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        </footer>
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